组合测试用例优先级技术的实证研究

发布时间：2023-01-12 18:14

　　软件测试作为软件质量把关的重要方式,使用软件测试技术可有助于评估软件的健壮性,从而尽早发现软件中存在的漏洞。组合测试技术作为一种有效的软件测试技术,通常能够检测出由输入参数之间的交互作用引发的软件故障。组合测试用例优先级技术通常需要按照一定标准设置测试用例优先级,然后按照测试用例优先级降序的方式依次选择并执行测试用例。本文对组合测试用例优先级技术进行实证研究,现阶段由于运用到深度神经网络的一类安全攸关领域软件的健壮性引起了人们的广泛关注,并且传统软件的测试充分性标准已经不能直接应用于深度神经网络中,所以选取深度神经网络作为实验对象。目前已有面向深度神经网络的组合密集覆盖标准,本文使用该覆盖标准对深度神经网络中的测试用例按优先级由高到低的顺序进行排序,并对测试用例序列的对抗样本检测能力进行研究。本文主要的研究工作如下:（1）使用组合密集覆盖标准和MNIST数据集、三种实验模型及四组实验样本,统计三种模型下的覆盖率峰值、达到覆盖率峰值时的测试用例集规模,进一步研究组合密集覆盖与对抗样本之间是否存在相关性。经过大量实验,结果表明:面向深度神经网络的组合密集覆盖与对抗样本之间存在相关性。（2）... 

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

了解5G途径的调查题目

简单的神经网络示意图

激活函数图像

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进DDPG算法在自动驾驶中的应用[J]. 张斌,何明,陈希亮,吴春晓,刘斌,周波.  计算机工程与应用. 2019(10)
[2]黑盒威胁模型下深度学习对抗样本的生成[J]. 孟东宇.  电子设计工程. 2018(24)
[3]深度学习在联合超声和钼靶检查乳腺癌中的应用[J]. 瞿微花,唐震.  现代肿瘤医学. 2019(01)
[4]深度学习中的对抗样本问题[J]. 张思思,左信,刘建伟.  计算机学报. 2019(08)
[5]DroidGAN:基于DCGAN的Android对抗样本生成框架[J]. 唐川,张义,杨岳湘,施江勇.  通信学报. 2018(S1)
[6]分析人工智能背景下自动驾驶汽车的挑战与展望[J]. 史玉申.  通讯世界. 2018(09)
[7]人工智能在汽车自动驾驶系统中的应用分析[J]. 晏欣炜,朱政泽,周奎,彭彬.  湖北汽车工业学院学报. 2018(01)
[8]一种面向人脸活体检测的对抗样本生成算法[J]. 马玉琨,毋立芳,简萌,刘方昊,杨洲.  软件学报. 2019(02)
[9]组合测试研究进展[J]. 聂长海.  中国科技论文. 2017(20)
[10]基于错误传播网络的回归测试用例排序方法[J]. 潘伟丰,李兵,周晓燕,何鹏.  计算机研究与发展. 2016(03)

博士论文
[1]组合测试方法及其有效性研究[D]. 吴化尧.南京大学 2018
[2]对抗逃避攻击的防守策略研究[D]. 张非.华南理工大学 2015

硕士论文
[1]对抗性环境下深度学习的鲁棒性研究[D]. 林哲.华南理工大学 2018
[2]基于多目标粒子群算法的测试用例优先级排序研究[D]. 杨芳.西南大学 2017
[3]对抗环境下鲁棒的Android恶意软件检测方法的研究[D]. 刘文.华南理工大学 2015



本文编号：3730259